Moteur de recherche

• Jean-Michel Richer Université d'Angers
• JMR70

Site Web

https://leria-info.univ-angers.fr/~jeanmichel.richer/

• depuis Novembre 2022 (arrivée de ChatGPT), l'IA est passée du laboratoire à notre vie quotidienne
• révolution comme la micro-informatique à son époque ou internet
• changement de paradigme
• jusqu'à présent nous nous abaissions au niveau de l'ordinateur
• maintenant nous pouvons lui parler en langage naturel et il nous «comprend»
• il se montre aussi intelligent que nous

Monsieur Dupont,

  Je me permets de vous écrire afin de vous signifier, avec tout le respect dû à votre personne, que vostre conduite à mon endroit ne saurait estre tenue pour fort courtoise. Il me semble, hélas, que vous usâtes de paroles peu amènes, lesquelles ne sauraient convenir entre gens de bonne compagnie. Je vous saurais gré de bien vouloir faire montre d’une humeur plus affable à l’avenir. Veuillez croire, Monsieur, à l’assurance de mes sentiments les plus déférents.

Absolument. Voici un tableau comparatif des derniers téléphones portables haut de gamme sortis en 2025, basé sur les informations disponibles, suivi de ma recommandation pour le meilleur rapport qualité-prix. (tableau)
🏆 Le meilleur rapport qualité-prix (Novembre 2025)

Si les modèles ci-dessus représentent le meilleur de la technologie, ils sont loin d'offrir le meilleur rapport qualité-prix.

Selon mon analyse des résultats de recherche, le meilleur choix actuel en termes de rapport qualité-prix est le Samsung Galaxy A36 5G.

Pourquoi le Samsung Galaxy A36 ? ...

webinaire UA

cela remet en cause

• notre rapport à la connaissance, à l'intelligence, à l'effort
• la manière d'apprendre, d'enseigner
• notre modèle économique
• voire même notre existence

• 2025 Sam Altman : 70% des emplois éliminés par l'IA
• 2025 Elon Musk : aucun emploi ne sera nécessaire
• cependant : la nature a horreur du vide
• destruction : comme à leurs époques les métiers de charron, sabotier, lavandière
• l'IA Générative impacte les professions qualifiées : (AI-first de Duolingo, 15 années d'enfer, Licenciés par vidéo), +25000 emplois supprimés dans les entreprises américaines

(WEF) Forum Economique Mondial (Future of Jobs 2025) : $+170$ millions $-92$ millions = $+ 68$ millions

craintes liée à l'IA : Terminator, Matrix, Mégane, I Robot, ...

comme nous allons le voir, l'IA :

• n'a pas de volonté, pas de sentiments
• pas de conscience, pas de connaissance de son environnement
• commet des erreurs
• ne doit pas être perçue comme une menace
• mais comme un élément de facilitation de notre travail
• doit être encadrée

1. Qu'est ce qu'un ordinateur ?
2. Qu'est ce que l'IA ?
3. Que peut-on faire avec l'IA ?
4. Limites de l'IA
5. Aspects éthiques et juridiques
6. Conclusion

Un automate de calcul

En quelque sorte un orgue de Barbarie

• ne sait faire que des calculs (arithmétiques, logiques, comparaisons)
• ne possède pas de conscience propre ou de son environnement
• ne possède pas d'intelligence
• ne possède pas de volonté, pas de sentiments, pas de morale
• il exécute les instructions données par un humain
• pas de magie : tout est le résultat de calculs

Son but est de nous assister, nous suppléer dans l'accomplissement de tâches

Pas de nous remplacer

• répétitives, fastidieuses, dangeureuses
• qui demandent de nombreux calculs
  • Intel Core i9-13900K (2023) : ~ 2500 GFLOPS
  • High Performance Computing : El Capitan (2024, Lawrence Livermore National Lab, California) : 1,7 ExaFLOPS
• ne commet pas d'erreurs (ou presque)

les traitements de texte, les tableurs n'ont pas remplacés les secrétaires

Définition 1968

Marvin Minsky (1927 - 2016) un des pères fondateurs de l'IA avec John McCarthy (1927 - 2011)

Différents domaines visibles / invisibles

• IA symbolique : logique, démonstration automatique $\rightarrow$ modélisation de la connaissance, raisonnement
• Apprentissage : extraction de connaissances, classification
• Résolution de problèmes : algorithmique, métaheuristiques, jeux, problèmes industriels, problème de la vie courante (ex: TSP)
• interaction avec l'humain : langage, vision, audition
• ...

IA Générative : liées à la compréhension du langage (LLM)

les LLM (Large Language Models, Grands Modèles de Langage) permettent de traiter le langage naturel

• on parle également de chatbot qui est l'interface qui permet de communiquer avec le LLM
• et d'IA Générative (IA Gen) parce qu'elle génère du texte, de l'image, du son, de la vidéo, ...
• révolution :
  • pour la «compréhension» (traitement) des demandes utilisateur (prompt)
  • pour la réponse à l'utilisateur (texte, HTML, PDF, tableau, ...)
• ouverture du champ des possibles

Comment les LLM comprennent-ils ?

• tokenization : découpage des mots
• word embedding : vectorisation
• pré-training auto-supervisé : auto complete
• fine-tuning supervisé : éduquer le modèle
• fine-tuning par les préférences : alignement
• fine-tuning par le raisonnement : qualité de la réponse
• Attention, RAG, Multimodal, ...

Il est important de comprendre ce qu'est l'IA et ce qu'elle n'est pas.

Constat

Mêmes les experts peuvent raconter des choses fausses ou ubuesque sur l'IA.

• les journalistes font dans le sensationnel
• on humanise les machines (anthropomorphisme, anthropopathisme)
• certains chercheurs du domaine oublient qu'ils traitent avec des machines
• atteindrons nous la singularité ?

L'IA a franchi la ligne rouge de l'auto-réplication

3 février 2025

• "deux grands modèles de langage (LLM) populaires sont parvenus à se répliquer sans intervention humaine"
• "Les modèles Llama31-70B-Instruct de Meta et Qwen25-72B-Instruct d'Alibaba ont reçu l'instruction de se cloner eux-mêmes en cas d'arrêt"
• "Une auto-réplication réussie sans assistance humaine est l'étape essentielle qui permet à l'IA d'être plus intelligente que les êtres humains, et constitue un signal précoce pour les IA malveillantes"

• L'IA est trop imprévisible pour se conformer aux intentions humaines : son comportement reste un défi majeur pour l'alignement sur nos valeurs →
• La plupart des hommes épouseraient leurs petites amies IA si c'était légal →
• La première guerre mondiale de l'IA vient de commencer : La nouvelle IA Tulu3-405B détruit DeepSeek et OpenAI →
• L'IA pourrait détruire l’humanité d’ici 30 ans : un scientifique tire la sonnette d’alarme → Geoffrey Hinton, lauréat du prix Nobel de physique 2024, entre 10 et 20% de chance $≠$ Roger Penrose
• IA : rival de ChatGPT, le nouvel outil de la startup californienne Anthropic peut «réfléchir» et «raisonner» →

Exemple de Google Gemini (2025)

• Pro 2.5 : puissance, raisonnement et gestion de tâches complexes, multimodal, 1 million de tokens (500 pages), mathématiques, sciences, codage
• Flash 2.5 : rapidité et l'efficacité, capacités de raisonnement solides, multimodal, agents conversationnels, analyse de données en temps réel
• Nano : appareils mobiles, transcription de mémos vocaux sans connexion, résumé de textes, suggestions de réponses intelligentes

Gemini 3 : rapide, raisonnement, pro

• DeepSearch : capacité des modèles Gemini à "fouiller" et à synthétiser des informations à partir d'immenses volumes de données
• DeepThink : capacité à planifier, raisonner et résoudre des problèmes complexes en plusieurs étapes avant de donner une réponse
• Multimodalité : comprendre, raisonner et interagir avec du texte, des images, de l'audio et de la vidéo
• Gems : fonctionnalités (Gemini Advanced), versions personnalisées et réutilisables
• NotebookLM : résumé de cours, exercices
• AI Studio Nano-banana (26 Août 2025) : modèle d'intelligence artificielle (IA) de Google, spécialisé dans la génération et l'édition d'images, génération de vidéos

un ensemble d'instructions pour adopter une personnalité, un style ou une compétence spécifique pour une tâche récurrente

• coach sportif : crée des plans d'entraînement
• critique de code : analyse votre code avec un ton spécifique
• partenaire de brainstorming : génère des idées créatives
• planificateur de voyage : à partir de vos dates et de votre budget, propose un itinéraire de voyage détaillé
• assistant de gestion de projet (Scrum ou Kanban) : décompose une grande tâche en sous-tâches, estime les délais ou organise votre tableau de bord
• expert en un domaine spécifique : entraîné sur des documents

assistant de recherche et d'écriture, «co-pilote» pour les auteurs, les chercheurs, les étudiants sur des gros volumes de données

• utilise Gemini 2.5 Pro
• applique les capacités de DeepSearch : répond aux questions en ne se basant que sur les documents
• exploite les capacités de Deepthink : résumés, fiches de questions-réponses, idées de sujets
• exemple : crée un pod-cast d'un cours (PDF de 480 pages, Programmation Assembleur en anglais)

plateforme qui démocratise l'accès à l'IA générative de Google

• génération multimédia : génération et retouche de photos, génération de vidéos
• création d'applications : apps

Exemple Queen + StarWars

l'ère de l'agentique

• agent (ou assistant AI) = programme autonome qui accomplit une tâche (lié aux LLM)
• déclenchement : à partir d'un prompt (donne moi la liste ...), d'un évènement (changement cours d'une action)
• on déclenche une série d'actions

Exemple: «prévois une réunion avec Jean Dupont demain à 10h»

n8n (Nodemation): combinaison des services Google : contacts, calendar, gmail

On nous dessine un avenir radieux avec des agents pour chaque chose

• faciliter les tâches (répétitives et improductives) de la vie quotidienne
• les agents nous remplacent : ils accomplissent notre travail pendant que l'on fait autre chose
• productivité accrue
• dégager du temps qui sera consacré à des tâches (de réflexion) plus ardues

Nombreux exemples d'erreurs

• références, raisonnements faux (hallucinations)
• calculs faux ($ 65445 / 6 = 109075$)
• biais liés à l'apprentissage
• sécurités détournées (jailbreak)

Exemples

• code tri rapide (Quicksort en PHP)
• GPT-5 Août 2025 : combien de B dans blueberry
• Une IA “paniquée” détruit “volontairement” l'intégralité de la base de données d’une entreprise

• transparence et interprétabilité : être capable d'expliquer le résultat produit
• sécurité et souveraineté : maîtrise des données, où vont-elles ?
• robustesse aux biais : dépend des données d'apprentissage
• dépendance énergétique :
  • OpenAI: 0,34Wh par requête, 2.5 milliards de requêtes par jour, 750 MWh/j soit la consommation d'environ 61000 foyers français
  • conversation 50 questions-réponses consomme 500 ml d'eau
  • data center : 100 MW soit la consommation d'une ville de 50.000 à 100.000 habitants
  • data center : 1 à 2 piscines olympiques chaque jour

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle juridiquement ?

• le droit ne considère pas l’intelligence artificielle comme une entité autonome ou une personne juridique
• une IA n’a ni personnalité juridique, ni volonté propre au sens juridique
• elle est appréhendée comme un système technique, conçu, développé et utilisé par des personnes physiques ou morales
• Pour autant :
  • l’IA est intégrée dans un cadre légal à respecter
  • et elle impose une vigilance sur plusieurs points juridiques

Points de vigilance abordés

1. la réglementation européenne : l’IA ACT
2. le RGPD et IA
3. la responsabilité en cas d’erreur ou de dommage lié à l’usage d’une IA
4. les enjeux liés à la propriété intellectuelle

Le droit européen a récemment proposé une définition juridique unifiée de l’IA :

Il s’agit d’un système automatisé, fonctionnant avec un certain degré d’autonomie, capable de produire des résultats - comme des prédictions, des recommandations ou des décisions - à partir de données, et d’influencer son environnement.

• Cette définition a une portée très large et englobe aussi bien les algorithmes simples que les systèmes avancés de type IA générative
• Pourquoi encadrer juridiquement l’IA ? $\rightarrow$ Parce qu’elle pose potentiellement des risques juridiques

Son objectif est de réguler l’usage de l’IA pour :

• protéger les droits fondamentaux (vie privée, non-discrimination, libertés)
• garantir la sécurité
• créer un cadre clair pour l’innovation
• obliger les entreprises qui créent le langage de respecter le droit d’auteur et de faire preuve de transparence

Le règlement s’applique à toutes les entreprises qui utilisent ou commercialisent de l’IA dans l’UE, même si elles sont basées hors Europe

L’approche retenue par le législateur européen repose sur une logique de gestion des risques. L’IA n’est pas réglementée de manière uniforme : elle est classée selon le niveau de risque qu’elle fait peser sur les droits fondamentaux, la sécurité ou la société. On distingue ainsi

• les usages d’IA jugés inacceptables et interdits
• les systèmes à haut risque, soumis à des obligations strictes
• Les systèmes à risque limité, principalement encadrés par des obligations de transparence
• les systèmes à risque minimal, largement libres

Cette classification est centrale pour comprendre les obligations juridiques applicables aux entreprises

l'IA Act classe les systèmes d’IA selon leur niveau de risque (1 à 4). Plus le risque est élevé, plus les règles sont strictes.

IA qui sont à risque inacceptable dont les pratiques sont interdites :

• le scoring social des citoyens (comme noter les gens selon leur comportement)
• la surveillance de masse par reconnaissance faciale en temps réel (avec quelques exceptions très encadrées pour la police)
• la manipulation psychologique ou comportementale des personnes vulnérables (enfants, personnes fragiles)

Ces usages sont jugés incompatibles avec les valeurs européennes $\rightarrow$ interdiction

Ce sont les systèmes qui influencent des décisions importantes dans la vie des gens, par exemple :

• recrutement et gestion des ressources humaines, admission à l’université, crédit bancaire,
• décisions judiciaires, dispositifs médicaux, contrôle aux frontières

Obligations principales :

• données de qualité (pas biaisées), documentation détaillée, traçabilité et logs,
• supervision humaine obligatoire, évaluations de conformité avant mise sur le marché

L’IA peut être utilisée, mais sous un contrôle strict

L’IA est autorisée mais doit être clairement signalée $\rightarrow$ obligation de transparence

Exemples :

• chatbots (on doit savoir si on parle à une IA)
• deepfakes (obligation de mentionner que le contenu est artificiel)
• systèmes de génération de texte, son ou image

L’idée : éviter la tromperie.

La majorité des usages de l’IA entrent dans cette catégorie (libre)

• filtres antispam
• recommandations de films
• IA dans les jeux vidéo
• retouche photo

Aucune obligation spécifique

Les IA dites à finalités générales (telles que ChatGPT) seront obligées de mettre en œuvre une politique de respect de la législation sur le droit d’auteur, en particulier pour identifier et respecter l’« opt-out » de l’exception pour la fouille de textes et de données, et demander une autorisation dans ce cas-là.

Elles devront fournir un « résumé suffisamment détaillé » d’une portée globale, mais pas techniquement détaillé des données utilisées pour l’entraînement (par exemple, la liste des « principaux corpus utilisés »).

• cette obligation permet aux ayants droit d’exercer et de mettre en œuvre leurs droits
• ces obligations liées au droit d’auteur devront s’articuler avec le secret d’affaires
• elles s’appliqueront notamment aux modèles « open source »

Ces obligations concernent les IA mises à disposition sur le marché européen, quel que soit leur lieu d’entraînement dans le monde

Le règlement IA ne se substitue pas aux textes existants. Il s’y ajoute. Rappel des principes essentiels du RGPD (traitement de données personnelles) :

1. Licéité, loyauté et transparence, les données doivent être traitées :
   • de manière légale (avec une base juridique valable)
   • loyale (sans tromper la personne)
   • transparente (information claire : qui collecte, pourquoi, combien de temps, quels droits, ...)
   • exemple : un formulaire doit indiquer clairement l’objectif et les droits
2. Limitation des finalités
   • les données doivent être collectées pour des objectifs précis, explicites et légitimes, et ne pas être réutilisées pour autre chose sans justification
   • exemple : des données collectées pour facturer ne doivent pas être utilisées ensuite pour du marketing sans base légale adaptée

3. Minimisation des données
   • on ne collecte que les données strictement nécessaires
   • exemple : demander une date de naissance complète alors qu’un simple “majeur / mineur” suffit peut être excessif
4. Exactitude
   • les données doivent être exactes et tenues à jour
   • il faut corriger ou supprimer les données inexactes
   • exemple : permettre à un client de modifier son adresse
5. Limitation de la conservation
   • les données ne doivent pas être conservées indéfiniment
   • il faut prévoir une durée de conservation et une politique d’archivage/suppression
   • exemple : supprimer les CV non retenus après un délai raisonnable (souvent 2 ans avec consentement)

6. Intégrité et confidentialité (sécurité)
   • les données doivent être protégées par des mesures de sécurité adaptées
   • $\rightarrow$ techniques (chiffrement, accès restreints)
   • $\rightarrow$ organisationnelles (habilitations, procédures)
   • exemple : empêcher un accès libre à des fichiers clients dans un drive public
7. Responsabilité
   • Le responsable du traitement doit être capable de prouver qu’il respecte le RGPD, cela implique notamment :
   • registre des traitements
   • documentation
   • contrats sous-traitants
   • analyses d’impact (DPIA) quand nécessaire
   • preuves des consentements

risques potentiels de l’IA au regard du traitement de données personnelles

1. traitement de données sans base légale
   • les projets IA qui ne reposent pas sur un intérêt légitime
   • ne demandent pas le consentement
   • exploitent des données sensibles (santé, opinions, etc.)
   • ⚠️ Risque typique : entraîner un modèle avec des données clients/candidats sans base légale explicite ou documentée, ou en incluant par inadvertance des données sensibles.

2. finalité floue et/ou réutilisation des données
   • l’IA pousse à la réutilisation :
   • données collectées pour un but A $\rightarrow$ utilisées pour entraîner un modèle pour un but B
   • or le RGPD exige une finalité déterminée, explicite, légitime, et la compatibilité en cas de réutilisation
3. Minimisation difficile : l’IA a un gros appétit de données
   • l’IA peut encourager une logique “plus il y a de données, mieux c’est”, alors que le RGPD impose de ne traiter que le strict nécessaire
   • ⚠️ Risque : ingestion massive de données (emails, pièces jointes, notes internes) sans tri, alors qu’une sélection aurait suffi

4. qualité / exactitude : erreurs, hallucinations, biais
   • l’IA peut produire des informations fausses
   • des inférences erronées (“il est probablement…")
   • des hallucinations
   • le risque est de prendre des décisions ou fournir des informations sur une personne à partir de données inexactes

un point particulièrement sensible concerne les décisions automatisées

• en principe, une personne ne peut pas faire l’objet d’une décision produisant des effets juridiques significatifs fondée uniquement sur un traitement automatisé
• une intervention humaine doit être possible, et la logique de la décision doit pouvoir être expliquée.

l’une des questions les plus sensibles est celle de la responsabilité : que se passe-t-il lorsqu’une IA commet une erreur ou cause un dommage ?

• le droit est très clair sur un point : une IA ne peut pas être responsable juridiquement, la responsabilité incombe toujours à une personne humaine ou morale
• Plusieurs acteurs peuvent être concernés :
  • le concepteur ou le fabricant du système
  • l’éditeur du logiciel
  • l’entreprise qui utilise l’IA
  • ou, dans certains cas, l’utilisateur final

• en pratique, le régime de la responsabilité du fait des produits défectueux (1245 Code Civil) joue un rôle central
• si une IA est considérée comme défectueuse parce qu’elle n’offre pas la sécurité à laquelle on peut légitimement s’attendre le producteur peut être tenu responsable, même sans faute prouvée
• par ailleurs, l’utilisateur peut voir sa responsabilité engagée s’il a mal paramétré l’IA, s’il l’utilise en dehors de son cadre prévu ou s’il ne respecte pas les obligations légales qui lui incombent (par exemple l’absence de contrôle humain sur un système automatisé)
• pour les entreprises, cela signifie que l’IA ne permet pas de transférer le risque juridique à la machine : la responsabilité reste humaine et organisationnelle

les données utilisées afin d’entraîner les algorithmes d’une intelligence artificielle sont soumises à différents types de protection par la propriété intellectuelle

• les droits d’auteurs
• les brevets
• les marques
• les secrets commerciaux

les œuvres protégées sont utilisées pour entrainer l’IA

cet entraînement d’algorithmes d’IA peut être considéré comme une violation du droit d’auteur s'il est effectué sans l’autorisation préalable des titulaires de droits $\rightarrow$ contrefaçon qui s’opère au regard des ressemblances entre l’œuvre protégée et l’œuvre contrefaisante et non au regard des différences entre les deux

du côté des développeurs d’intelligences artificielles génératives existe la technique de « l’opt out »

technique qui permet aux auteurs qui ne souhaitent pas qu’une intelligence artificielle ait accès à leur contenu afin d’entraîner son algorithme, de le faire savoir et de retirer leur contenu de la base de données accessible à l’intelligence artificielle.

Cet opt-out est le droit exclusif pour s'opposer à l'usage des contenus à des fins commerciales, y compris pour l'entrainement des IA

Il faut inscrire cet opt-out dans les CGV, les images, pages web, des métadonnées dans des fichiers lisibles

les IA génératives devront signaler, sous un format lisible par machine, que le contenu a été généré par une IA.

• sanctions en cas de non-respect des obligations par les IA à finalités générales : 3% du CA mondial, ou au moins 15 M€.

d’où l’importance de mettre en place un dispositif d’opt-out, permettant aux ayants droit de notifier leur opposition à l’utilisation de leurs œuvres par des entreprises exploitant des outils d’intelligence artificielle. Ce dispositif est un levier essentiel pour protéger les droits des auteurs

en droit français et européen, une “œuvre” n’est protégée par le droit d’auteur que s’il y a intervention d’un être humain

• elle doit être une création humaine originale, portant l’empreinte de la personnalité de son auteur (qui doit être une personne physique)
• conséquence : une production générée uniquement par une IA, sans apport créatif humain identifiable, n’a en principe pas de protection par le droit d’auteur
• l’IA est un simple outil = l’humain reste l’auteur si la création finale exprime sa personnalité

attention, le “prompt” ne suffit pas pour être considéré comme un auteur

• en pratique, le prompt ne peut pas être considéré comme une contribution créative suffisante pour revendiquer la protection sur l’image ou le texte généré
• on donne une instruction, mais on ne “maîtrise pas” directement l’expression créée
• “donner une consigne” ce n’est pas créer une œuvre.

Il existe d’autres protections possibles

• droit des bases de données : si vous avez investi dans une base structurée (datasets, corpus), ce droit peut protéger l’investissement
• concurrence déloyale / parasitisme : si un tiers copie votre production d’une manière fautive (risque dépendant du contexte)
• marques / dessins et modèles : pour un visuel exploité à titre de signe distinctif (logo) ou un design industriel

Même si l’out-put n’est pas indiqué, l'IA peut porter atteinte aux droits d’autrui si

• il reproduit des éléments caractéristiques d’une œuvre existante
• il est trop proche d’un style ou d’un personnage protégé
• ou si l’IA a régurgité des fragments protégés

• L’IA ne constitue pas une zone de non-droit, au contraire, elle s’inscrit désormais dans un cadre juridique dense, principalement structuré au niveau européen, et complété par le droit français
• les enjeux juridiques de l’IA concernent directement les entreprises : responsabilité en cas de dommage, sécurité juridique des créations, conformité au RGPD, respect des nouvelles obligations issues du règlement sur l’IA
• pour les professionnels, l’enjeu n’est pas seulement de tirer parti de l’IA, mais de le faire de manière juridiquement sécurisée, en intégrant ces exigences dès la conception et le déploiement des outils

un outil formidable qui doit nous permettre

• de nous améliorer (niveau de langue, connaissances)
• de faire plus efficacement notre travail
• de libèrer du temps pour d'autres activités (de réflexion)

Joanna Maciejewska est une autrice polonaise de science-fiction

« Je veux que l'IA fasse ma lessive et ma vaisselle pour que je puisse faire de l'art et écrire, pas que l'IA fasse mon art et écrive pour que je puisse faire ma lessive et ma vaisselle. »

je veux un assistant et non un remplaçant afin qu'il se charge des tâches ingrates et chronophages

• à terme risque d'être aussi nécessaire qu'un téléphone portable (ex: maps, non voyants)
• apprendre à utiliser l'IA
• savoir en tirer partie : savoir quand l'utiliser ou ne pas l'utiliser
• toujours vérifier le résultat produit par une IA

Travaillons intelligemment et main dans la main avec l'IA pour obtenir le meilleur

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding), test de culture générale
• GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), test du doctorant
• SWE-bench (Software Engineering Benchmark), test du développeur professionnel
• LMSYS Chatbot Arena (Elo Score), mesure la préférence humaine
• MMMU Pro (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding Pro), vision artificielle
• MATH (Mathematics Aptitude Test), AIME (American Invitational Mathematics Examination)

La plupart des IA (comme GPT ou Claude) ne regardent pas une vidéo. Elles découpent la vidéo en une série de captures d'écran (images fixes) et analysent ces images une par une.

Exemple : Si vous lui montrez une vidéo d'une heure d'un cours de cuisine, il peut retrouver le moment exact (à la seconde près) où le chef ajoute du sel, là où les autres modèles peuvent rater ce détail entre deux captures d'écran.